动态聚类（Dynamicclustering）.本节摘自2016年Santo发表在《PHYSICSREPORTS-REVIEWSECTIONOFPHYSICSLETTERS》上的一篇综述文章，目前在SCI数据库中引用量接近两百，被评为热点论文和高被引论文。.由于带有时间戳的网络数据的日益增长，目前分析时序网络[2012Holme]的...
Kmeans动态聚类分析的识别结果和实际的剖面可能会存在一定的差别,这与测井资料的选择以及means聚类分析方法存在的局限性有一定关系。在Kmeans算法中,首先需要根据初始聚类中心来确定一个初始划分,然后对初始划分进行优化,这个初始聚类中心的
多元统计论文聚类分析论文.doc,多元统计论文聚类分析论文：浅析聚类分析法【摘要】多元统计是研究多个随机变量之间相互依赖关系以及内在规律性的一门统计学科。【关键词】多元统计；聚类分析【中图分类号】g648.4【文章标识码】b【文章编号】1326-3587（2011）07-0004-02聚类分析正处…
聚类分析的定义：聚类分析是根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息，将数据对象分组。目的是，组内的对象相互之间是相似的（相关的），而不同组中的对象是不同的（不相关的）。组内相似性越大，组间差距越大，说明聚类效果越好。聚类效果的好坏2.
6.5动态聚类法.当样本量比较大时，系统聚类的计算量很大。.动态聚类法基本思想：首先选取k个点，其两两间的距离比较大；由此确定出初始的分类，并评估该分类的好坏，如果不好则调整分类。.流程图如下.动态聚类的步骤.其优点是适用于大样本，计算...
2012数学建模竞赛A题国家一等奖论文（可视化分类聚类分析典型相关分析多元线性回归）.doc,PAGEPAGE242012高教社杯全国大学生数学建模竞赛承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白，在竞赛开始后参赛...
SPSS（十五）spss之聚类分析（图文+数据集）聚类分析简介按照个体（记录）的特征将它们分类，使同一类别内的个体具有尽可能高的同质性，而类别之间则具有尽可能高的异质性。为了得到比较合理的分类，首先要采用适当的指标来定量地描述研究对象之间的联系的紧密程度。
武汉理工大学资源郭志强动态聚类算法：先选取初始的中心（每个类别的初始中心），然后把所有的样本进行聚类分析，聚类完成后，就去判断这个聚类结果合不合理（满不满足设计指标要求），如果合理就输出聚类结果（样本分类结果），如果不合理就自动修改相应的参数（一般是聚类结束判…
Kmeans聚类优化算法的研究--优秀毕业论文可复制黏贴优化,聚类,算法,聚类算法,算法的研究,优化算法,优化的级：公开长沙理工大学硕士学位论文K－means聚类优化算法的研究学位申请人姓名导师姓名及职称姚遂垡副教授培养专业单位名称长沙理工大学通信与信息系统论文答辩日期答辩委员会...
用第二种动态聚类算法可以很好地解决此类问题，因为第二类逐步聚类分析方法中，每次判别分析都将错判样本的个数控制在相对较小的范围内，每次增加一个新的样本进入判别模型。图1给出第二种动态聚类过程的算法流程。